Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # percentileContOver La fonction `percentileContOver` calcule le percentile en fonction des nombres réels contenus dans `measure`. Elle utilise le regroupement et le tri appliqués dans les zones de champs. Le résultat est partitionné selon la dimension spécifiée au niveau de calcul spécifié. Utilisez cette fonction pour répondre à la question suivante : Quels sont les points de données réels présents dans ce percentile ? Pour renvoyer la valeur de percentile la plus proche présente dans votre jeu de données, utilisez `percentileDiscOver`. Pour renvoyer une valeur percentile exacte qui n'est peut-être pas présente dans votre jeu de données, utilisez plutôt `percentileContOver`. ## Syntaxe ``` percentileContOver ( measure , percentile-n , [partition-by, …] , calculation-level ) ``` ## Arguments *mesure* Spécifie une valeur numérique à utiliser pour calculer le percentile. L'argument doit être une mesure ou une métrique. Les valeurs NULL sont ignorées dans le calcul. *percentile-n* La valeur du percentile peut être n'importe quelle constante numérique située entre 0 et 100. Une valeur de percentile de 50 calcule la valeur médiane de la mesure. *partition-by* (Facultatif) Une ou plusieurs mesures et dimensions selon lesquelles vous souhaitez effectuer la partition, avec séparation par des virgules. Chaque champ de la liste est placé dans des accolades \$1 \$1, s'il s'agit de plusieurs mots. La liste entière est placée entre crochets [ ]. *niveau de calcul* Spécifie l'emplacement où effectuer le calcul par rapport à l'ordre d'évaluation. Trois niveaux de calcul sont pris en charge : + PRE\$1FILTER + PRE\$1AGG + POST\$1AGG\$1FILTER (par défaut) – Pour utiliser ce niveau de calcul, spécifiez une agrégation sur `measure`, par exemple `sum(measure)`. PRE\$1FILTER et PRE\$1AGG sont appliqués avant que l'agrégation ne se produise dans une visualisation. Pour ces deux niveaux de calcul, il est impossible de spécifier une agrégation sur `measure` dans l'expression du champ calculé. Pour en savoir plus sur les niveaux de calcul et les circonstances dans lesquelles ils s'appliquent, consultez [Ordre d'évaluation dans Amazon Quick](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html) et [Utilisation de calculs adaptés aux niveaux dans](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html) Quick. ## Renvoie Le résultat de la fonction est un nombre. ## Exemple de percentileContOver L'exemple suivant permet d'expliquer comment percentileContOver cela fonctionne. **Example Comparaison des niveaux de calcul pour la médiane** L'exemple suivant illustre la médiane d'une dimension (catégorie) en utilisant différents niveaux de calcul avec la fonction `percentileContOver`. Le percentile est 50. Le jeu de données est filtré par un champ de région. Le code de chaque champ calculé est le suivant : + `example = left( category, 1 )` (Un exemple simplifié.) + `pre_agg = percentileContOver ( {Revenue} , 50 , [ example ] , PRE_AGG)` + `pre_filter = percentileContOver ( {Revenue} , 50 , [ example ] , PRE_FILTER) ` + `post_agg_filter = percentileContOver ( sum ( {Revenue} ) , 50 , [ example ], POST_AGG_FILTER )` ``` example pre_filter pre_agg post_agg_filter ------------------------------------------------------ 0 106,728 119,667 4,117,579 1 102,898 95,946 2,307,547 2 97,807 93,963 554,570 3 101,043 112,585 2,709,057 4 96,533 99,214 3,598,358 5 106,293 97,296 1,875,648 6 97,118 69,159 1,320,672 7 100,201 90,557 969,807 ```